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<font color="red">如何</font><font color="red">根据</font><font color="red">Cox</font><font color="red">回归</font><font color="red">Nomogram</font><font color="red">列</font><font color="red">线图</font><font color="red">计算所有</font><font color="red">患者</font><font color="red">的</font><font color="red">风险</font><font color="red">得分</font>

如何根据Cox回归Nomogram列线图计算所有患者的风险得分

我们通过Cox回归等方法构建临床预测模型，然后根据模型参数把患者的生存概率可视化为Nomogram。“Nomogra”中文常翻译为诺模图或列线图，其本质就是回归方程的可视化。它

网络 - Nomogram - 2020-07-04

<font color="red">回归</font>可视化---<font color="red">列</font><font color="red">线图</font>（<font color="red">nomogram</font>）画法（附R源代码）

回归可视化---列线图（nomogram）画法（附R源代码）

Nomogram就是这样一种有效的工具，中文常称为诺莫图或者列线图，其实质就是回归方程的可视化。它根据所有自变量回归系数的大小来制定评分标准，给每个自变量的每种取值水平一个评分，对每个患者，就可计算得到一个总分，再通过得分与结局发生概率之间的转换函数来计算每个患者的结局时间发生的概率。图1就是一个关于COX回归的nomogram，图中points就是一个选定的评分标准或者尺度，对于每个自变量取

统计咨询 - 列线图 - 2016-06-20

<font color="red">COX</font>模型及预测<font color="red">列</font><font color="red">线图</font>在R软件中<font color="red">的</font>实现

COX模型及预测列线图在R软件中的实现

Cox比例风险模型能处理不同生存时间分布的删失数据,自1972年提出以来,在生存分析领域得到了广泛的应用。 应用Cox比例风险模型进行影响因素分析时,研究者往往用风险函数比(HazardRatio,HR)来表达模型结果,反映各因 素对生存概率的影响[1],但有时绝对概率水平也具有较大的 应用价值。国外很多研究者在Cox模型基础上建立了不同癌 症的生存概率列线图,可根据个

数理医学 - R软件，COX - 2015-09-26

EBCC-11∣邵志敏教授团队：年轻乳腺癌<font color="red">患者</font>总生存率与疾病特异生存率<font color="red">列</font><font color="red">线图</font><font color="red">的</font>构建与验证

EBCC-11∣邵志敏教授团队：年轻乳腺癌患者总生存率与疾病特异生存率列线图的构建与验证

复旦大学附属肿瘤医院邵志敏团队关于构建年轻乳腺癌患者生存预后风险评估模型的研究入选大会壁报。

肿瘤瞭望 - 邵志敏，乳腺癌，生存率，复旦 - 2018-03-25

预测左心衰竭所致肺动脉高压<font color="red">患者</font> 3 年死亡率<font color="red">的</font><font color="red">列</font><font color="red">线图</font>：一项前瞻性注册研究<font color="red">的</font>回顾性分析

预测左心衰竭所致肺动脉高压患者 3 年死亡率的列线图：一项前瞻性注册研究的回顾性分析

研究旨在建立列线图，用于预测 3 年死亡率和筛查高危 PH-LHF 患者。

MedSci原创 - 肺动脉高压，左心衰竭 - 2023-03-27

European Radiology：可实现局部晚期鼻咽癌诱导化疗反应治疗前评估<font color="red">的</font>影像组学<font color="red">列</font><font color="red">线图</font>

European Radiology：可实现局部晚期鼻咽癌诱导化疗反应治疗前评估的影像组学列线图

到目前为止，许多研究已经证实了基于MRI的原发肿瘤和淋巴结（LNs）特征在NPC患者预后评估中的潜在能力，包括肿瘤坏死、结节外扩展（ENE）、结节分组。

网络 - 鼻咽癌，影像组学 - 2023-02-25

Stroke：可识别症状性颅内出血高<font color="red">风险</font>卒中<font color="red">患者</font><font color="red">的</font>新工具！

Stroke：可识别症状性颅内出血高风险卒中患者的新工具！

静脉溶栓可以挽救卒中患者的生命，但使用不当也可以给患者带来新的伤害，如症状性颅内出血（sICH）。如何准确识别适合进行静脉溶栓的卒中患者，是治疗发挥最大获益避免伤害的关键。2018年2月，发表子《Stroke》的一项研究为大家绘制出了可以个体化预测静脉溶栓治疗卒中患者sICH风险的列线图。

环球医学 - 颅内出血，卒中 - 2018-02-11

Eur J Radiol：基于MRI形态参数<font color="red">的</font>子宫内膜癌<font color="red">患者</font>术前<font color="red">风险</font>分层

Eur J Radiol：基于MRI形态参数的子宫内膜癌患者术前风险分层

子宫内膜癌的预后取决于多个因素，包括国际妇产科联盟（FIGO）分期、子宫肌层侵犯深度（MI）、组织学等级、细胞类型、淋巴血管空间侵犯（LVSI）和淋巴结状态。

MedSci原创 - MRI，子宫内膜癌 - 2023-10-13

European Radiology：可预测弥漫性大B细胞淋巴瘤<font color="red">患者</font>预后<font color="red">风险</font><font color="red">的</font>PET/CT放射组学<font color="red">列</font><font color="red">线图</font>

European Radiology：可预测弥漫性大B细胞淋巴瘤患者预后风险的PET/CT放射组学列线图

放射组学通过深入挖掘，应用复杂的数学算法，从CT、MR和PET中获得大量医学影像数据信息，极大地结合了各种医学图像的信息，因此可以全面、无创、定量地观察肿瘤的空间和时间异质性。

MedSci原创 - PET/CT，弥漫性大B细胞淋巴瘤，放射组学 - 2023-03-27

Ann Otol Rhinol Laryngol：一个预测特发性突聋预后<font color="red">的</font><font color="red">列</font><font color="red">线图</font>

Ann Otol Rhinol Laryngol：一个预测特发性突聋预后的列线图

建立一个能准确预测特发性突发感音神经性听力损失（ISSNHL）预后的列线图，以期为临床治疗提供参考。

MedSci原创 - 预后，听力损失，列线图 - 2022-02-16

European Radiology：<font color="red">如何</font>准确预测心肌桥<font color="red">患者</font>复发性胸痛<font color="red">的</font>发生？ 

European Radiology：如何准确预测心肌桥患者复发性胸痛的发生？ 

长期以来，传统的冠状动脉造影（CCA）一直被用来检测MB的存在与否。由于CT成像技术的进步，冠状动脉计算机断层扫描（CCTA）对MB的检测率比CCA更高。

MedSci原创 - 心肌桥，复发性胸痛 - 2023-07-18

JTIM：肺腺癌特异性三整合素特征通过转移和免疫逃逸途径导致<font color="red">的</font>不良结果

JTIM：肺腺癌特异性三整合素特征通过转移和免疫逃逸途径导致的不良结果

靶向整合素（ITG）的抑制剂作为包括肺癌在内的肿瘤治疗新策略被关注，但其仅对一小群肺癌患者显示出有限的疗效。ITG家族亚基在肺癌中表达和功能的异质性可能部分解释其疗效有限的原因。

“JTIM”公众号 - 肺腺癌，免疫逃逸 - 2022-06-30

Eur Urol Focus：一种预测术后中度肾功能丧失<font color="red">的</font><font color="red">列</font><font color="red">线图</font>

Eur Urol Focus：一种预测术后中度肾功能丧失的列线图

调查了预测因素并制定临床列线图，用以预测RAPN后最终RF丧失的程度。

MedSci原创 - 肾功能，列线图，肾脏手术 - 2021-10-11

academic radiology：CT放射组学模型，实现结直肠癌<font color="red">的</font>术前无创<font color="red">风险</font>分层！

academic radiology：CT放射组学模型，实现结直肠癌的术前无创风险分层！

放射性组学可从常规的、临床获得的放射学图像中高通量地计算提取和分析成像特征，可以获得潜在的有价值的高维度的肿瘤异质性信息并超越了人眼的限制。

MedSci原创 - 结直肠癌，放射组学 - 2023-10-19

Buckley-James模型在生存分析中的应用

　　Cox比例风险模型是生存分析中常用的多元分析方法之一[1, 2],它假设任意两个对象死亡风险比与这两个对象的预后因素呈指数关系,并且不随追踪时间变化而变化。但少数情况下该假设不能得到满足,这时Cox模型不再适用。1979年Buckley和James[3]提出了对于右删失数据的线性回归模型,简称BJ模型。它的估计方法是普通最小二乘法的一种扩展方法。

MedSci原创 - 生存分析，模型 - 2013-07-27

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